钾离子通道是离子通道中最庞大最复杂的家族,在细胞传导中发挥着重要的功能,它与许多疾病息息相关,在肿瘤和癌症的研究中起着重要的作用,是临床与科研的热点领域。目前对钾离子通道的研究主要集中在对它的结构-功能关系的研究上。由于钾离子通道蛋白质自身的性质,以及实验条件的限制,很难得到有序的蛋白质晶体及高分辨率的晶体结构。在这种情况下,基于蛋白质序列的计算机结构预测方法可以辅助钾离子通道结构-功能关系的研究。本文对钾离子通道蛋白质的P区特征序列作了初步的分析讨论,并对钾离子通道各家族的蛋白质进行了序列相似性分析。结果表明,通过P区特征序列分析和蛋白质序列相似性分析对钾离子通道蛋白质进行预测分类都存在困难。本文的工作重点是基于蛋白质的一级结构,利用双肽替代模型和支持向量机算法,构建钾离子通道蛋白质的分类工具“PreK-ClassK-ClassKv”,用于判断未知蛋白质是否为钾离子通道蛋白质,并对钾离子通道蛋白质进行家族及子家族分类。钾离子通道蛋白质的类别确定后,即可根据蛋白质数据库中的信息,预测蛋白质的结构,从而进行功能研究。本文采用了准确度、灵敏度、特异性、稳定性、Matthew相关系数五个评价指标,用交叉验证和独立验证方法对算法进行评价,结果表明该工具用于区分钾离子通道和非钾离子通道蛋白质(PreK)以及钾离子通道蛋白质的家族分类(ClassK)得到很好的预测效果,然而对电压门控型钾离子通道蛋白质的子家族分类(ClassKv)效果并不理想。因此,我们进而对电压门